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针对传统卷积神经网络(CNN)模型存在大量冗余参数的问题,提出了两个基于SqueezeNet核心结构Fire模块的轻量级网络模型Fnet1和Fnet2。之后结合移动端分布式数据采集和处理的特点,在Fnet2模型基础上,依据Dempster-Shafer(D-S)证据理论将Fnet2与深度神经网络(DNN)融合,提出新的网络模型FnetDNN。首先,建立一个具有四层卷积层的神经网络Cent作为基准,以梅尔倒谱系数(MFCC)作为特征输入来对比分析Fnet1、Fnet2和Cent的网络结构特点、计算量、